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gpt2

HPU处理器上运行GPT2的Gaudi配置方案

GPT2模型在Habana Gaudi处理器(HPU)上的优化配置方案,通过GaudiConfig文件实现Fused Adam优化、梯度裁剪和混合精度训练。基于Optimum Habana接口,支持单/多HPU环境下的模型加载、训练和推理,可用于各类下游任务。配置方案与Transformers库完全兼容,并提供HPU专属训练参数。

duet-gpt - 实验性的AI CLI工具,助力编码和文件系统任务
CLI工具DuetGPTGPT-4GithubOpenAI开源项目编程助手
DuetGPT是一款实验性的AI驱动CLI工具,助力开发者完成编码和文件系统任务。通过集成OpenAI新功能,显著提升了可靠性和性能。支持gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613模型,通过双向对话执行代码重构、Bash脚本编写和文件搜索等任务。结合GPT-4的语言能力与OpenAI API的新功能调用,需理解AI命令以确保安全执行。
gpt2client - OpenAI GPT-2模型封装工具,简化文本生成操作
GPT-2GithubPython安装指南开源项目文本生成自然语言处理
gpt2-client是一款易于使用的GPT-2模型封装工具,支持从124M到1.5B的多种模型。通过简单的API调用,可以方便地下载、加载并使用GPT-2模型进行文本生成和微调。兼容Python 3.5以上和TensorFlow 1.X,适合自然语言处理研究和应用开发,提供高效的文本生成解决方案。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型,mGPT具备13亿参数量,覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据,结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算,在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符,借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
DB-GPT - 开源AI原生数据应用开发框架
AI原生数据应用DB-GPTGithub多模型管理开源项目文本到SQL生成式商业智能
DB-GPT是开源AI原生数据应用开发框架,利用AWEL和多代理技术,实现多模型管理、Text2SQL优化、RAG框架和多代理协作等功能。在数据3.0时代,DB-GPT帮助企业和开发者通过更少的代码构建定制应用,支持多数据源、生成式商业智能和自动化微调,确保数据隐私和安全。
MythoMax-L2-13B-GPTQ - 多样化GPTQ参数选择,满足多种硬件配置需求
GPTQGithubHuggingfaceMythoMax L2 13BTheBloke开源项目模型角色扮演量化模型
MythoMax L2 13B提供多种GPTQ量化配置,适用于多种硬件环境,提升模型性能。用户可选择不同分支进行下载,包括4-bit和8-bit版本,支持VRAM高效利用和精确推理。该项目兼容多种平台如ExLlama、AutoGPTQ和Huggingface的Text Generation Inference,为AI开发者提供灵活的工具和高效的解决方案。
picoGPT - 极简风格的GPT-2实现版本
GPT-2GithubNumPypicoGPT代码实现开源项目模型生成
picoGPT是一个极简风格的GPT-2实现版本,采用NumPy全面编写,前向传播过程在短短40行代码中展开。它虽然运行缓慢,不支持多重训练或高级的采样方法,但其独特的简化设计提供了一种有趣的学习与试验环境,极适合AI和机器学习领域的爱好者及开发者。
WebGPT - 基于WebGPU的Transformer模型实现与性能分析
GPUGithubJavaScriptWebGPTWebGPU开源项目模型
WebGPT项目是一款基于WebGPU的Transformer模型应用,使用纯JavaScript和HTML实现。该项目不仅用于技术演示,同时也作为教育资源,支持在主流浏览器中运行,并能管理最多500M参数的模型。主要优化在Chrome v113和Edge Canary等浏览器上,通过WebGPU技术提高运行效率,适合用于学习和研究深度学习模型。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库,支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库,专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron,并结合了DeepSpeed技术,提供前沿的架构创新和优化,支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室,支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术,以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
gemma-1.1-2b-it-GPTQ - 基于Gemma开发的轻量级量化模型实现本地高效部署
AI模型训练GemmaGithubHuggingface人工智能安全大型语言模型开源项目模型语言生成
Gemma-1.1-2b-it的GPTQ量化版本实现了模型性能与资源消耗的平衡。通过支持4-bit、8-bit等多种量化精度和Flash Attention 2加速技术,使其能在普通笔记本电脑和台式机上高效运行。该模型可用于文本生成、问答、总结等自然语言处理任务,并针对不同计算设备提供了完整的部署优化方案。
gpt-llm-trainer - AI模型训练自动化工具 从任务描述到高性能模型
AI训练GPT-3.5GithubLLaMA 2开源项目数据集生成模型微调
gpt-llm-trainer是一个AI模型训练自动化工具,简化了从任务描述到高性能模型的开发流程。该工具利用Claude 3或GPT-4生成数据集,为LLaMA 2或GPT-3.5模型创建系统提示并进行微调。gpt-llm-trainer通过自动化处理复杂的技术细节,使AI模型开发变得更加简单高效,适合快速开发特定任务AI模型的需求。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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